GoogleのAutoML Visionをラーメン二郎データセットを使って試しました、学習時間に対する識別精度や推論の処理時間等を含め詳しく紹介します。 (Google Developers ML Summit Tokyo vol 3 発表資料) https://events.withgoogle.com/mlsummit-tokyo-vol3/Read less
![「AutoML Vision 事例 〜 AutoML Visionでラーメン二郎全店舗識別を試す 〜」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/94a84367f172188bec081d0b4fc7079ca798e2ac/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fimgautomlvisionknjcode-190711015817-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
【2019/09/12 追記】 この資料は旧版であり、最新版が存在します。 2019/09/12 にアップロードしたものをご参照ください 最新版 → https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/db-20190905 --------(元の文)------------------- 2019/05/09 に #AWSLoft Tokyo で開催されたイベント、「イチから理解するサーバーレスアプリ開発」における講演資料の一つです。 ・サーバーレスアプリケーションにおいて Amazon DynamoDB が利用しやすい理由 ・RDB と DynamoDB の設計プロセス・考え方の対比・明文化 ・実例に沿った DynamoDB の設計プロセス解説とサンプル例題 などを含みます。 イベント: https://understandingbasi
- The ABEJA platform provides an AI platform that allows for faster circulation of high-volume data through its capabilities in data collection, storage, training, deployment, inference, and retraining. - It offers AI-Ops solutions for businesses through machine learning to efficiently annotate large datasets and achieve high-performance pattern recognition. - ABEJA aims to advance the state-of-th
This document discusses deep learning approaches for video object tracking, including using fully convolutional networks to learn discriminative features for localization (conv4-3 vs conv5-3), multi-domain convolutional neural networks, correlation filter based tracking using end-to-end representation learning, recurrent neural networks for tracking, spatially supervised recurrent convolutional ne
https://www.hubspot.com/state-of-marketing · Scaling relationships and proving ROI · Social media is the place for search, sales, and service · Authentic influencer partnerships fuel brand growth · The strongest connections happen via call, click, chat, and camera. · Time saved with AI leads to more creative work · Seeking: A single source of truth · TLDR; Get on social, try AI, and align your sys
2022年5月18日 【iCARE Dev Meetup #33】 デザイナー目線のユーザーとの向き合い方 でのスライドです。ユーザーインタビューをするとき、私たちはつねに「認知バイアス」にさられています。認知バイアスの影響を受けると、私たち自分に都合のよい情報ばかりピックアップしてしまいます。ユーザーにしっかり寄り添ったプロダクトをつくるためには、きちんとバランスのよいユーザーインタビューをする必要があります。本セッションでは、陥りがちな認知バイアスをミニワークを交えて体験し、ユーザーインタビューで気をつけるべきポイントを解説します。 なお、今日の登壇を誘ってくださった @murokaco さんが熱心な研究員(BiS というアイドルのファン)なので、 BiS(第3期)のデビュー曲「BiS -どうやらゾンビのおでまし-」をタイトルに入れてプレゼンしています。
This document provides information about an AWS webinar on AWS Step Functions hosted by Yuta Imamura from Amazon Web Services Japan. The agenda includes an overview of Step Functions, state machines, data input and output, describing states, checking execution status, and additional details. Step Functions allows orchestrating distributed applications and microservices using state machines defined
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
【メタサーベイ】Transformerから基盤モデルまでの流れ / From Transformer to Foundation Models cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 1) Canonical correlation analysis (CCA) is a statistical method that analyzes the correlation relationship between two sets of multidimensional variables. 2) CCA find
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